서울시 치안데이터 분석

드디어 이삭 강사님이 서울로 이사를 가기로 했습니다!

치안 데이터를 통해 강사님의 안전한 서울살이를 …

출처: 서울시 공공데이터포털 (https://data.seoul.go.kr/)

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상관계수 분석

범죄건수 주요 변수

• 술집 수
• 생활 인구 수
• 구별 경찰 수
• CCTV 총 수량
• 1인가구수

비슷한 치안끼리 군집화

K-Means 클러스터링이란?

유사한 특성을 가진 데이터를 자동으로 그룹으로 묶는 비지도 학습 기법

• 사용자가 군집 개수(K)를 정하면,

• K개의 중심점을 기준으로 데이터를 그룹화하고,

• 각 데이터를 가장 가까운 중심점에 할당합니다.

• 중심점을 반복적으로 조정하며 유사한 데이터끼리 묶는 군집을 만듭니다.

서울시 자치구별 ‘구별_경찰수’, ‘유흥업소_개수’, ‘총생활인구수’, ‘cctv’ 등을 기준으로 치안 특성이 비슷한 지역을 자동으로 군집화하기 위해 사용했습니다.

“CCTV가 많으면 범죄율을
낮추는 데에 도움이 될까요?”

하지만 분석 결과는…?